Hadoop之MapReduce（二）序列化，排序及分区

MapReduce的序列化

　　序列化（Serialization）是指把结构化对象转化为字节流。

　　反序列化（Deserialization）是序列化的逆过程。把字节流转为结构化对象。

　　当要在进程间传递对象或持久化对象的时候，就需要序列化对象成字节流，反之当要将接收到或从磁盘读取的字节流转换为对象，就要进行反序列化。Java 的序列化（Serializable）是一个重量级序列化框架，一个对象被序列化后，会附带很多额外的信息（各种校验信息，header，继承体系…），不便于在网络中高效传输；所以，hadoop 自己开发了一套序列化机制（ Writable），精简，高效。不用像 java 对象类一样传输多层的父子关系，需要哪个属性就传输哪个属性值，大大的减少网络传输的开销。

　　Writable是Hadoop的序列化格式，hadoop定义了这样一个Writable接口。一个类要支持可序列化只需实现这个接口即可。

public class BeanDemo implements Writable {

    private long id;
    private String desc;

    //一定要有无参构造,不然反序列化的时候会报错
    public BeanDemo() {
    }

    public BeanDemo(long id, String desc) {
        this.id = id;
        this.desc = desc;
    }

    /**
     * 序列化方法
     *
     * @param out
     * @throws IOException
     */
    @Override
    public void write(DataOutput out) throws IOException {
        out.writeLong(id);
        out.writeUTF(desc);
    }

    /**
     * 反序列化方法
     *
     * @param in
     * @throws IOException
     */
    @Override
    public void readFields(DataInput in) throws IOException {
        this.id = in.readLong();
        this.desc = in.readUTF();
    }
}

MapReduce的排序

如果我们需要用某个我们自定义的JavaBean中的某个字段进行结果的排序，那么就需要把这个JavaBean放到key中传输，因为在MapReduce的过程中一定会对key进行排序，而且我们可以自己定义排序的方式，一旦我们需要把JavaBean放到key中传输的话，那么这个JavaBean需要实现Comparable接口的compareTo方法：

public class BeanDemo implements Writable, Comparable<BeanDemo> {

    private long id;
    private String desc;

    //一定要有无参构造,不然反序列化的时候会报错
    public BeanDemo() {
    }

    public BeanDemo(long id, String desc) {
        this.id = id;
        this.desc = desc;
    }

    /**
     * 序列化方法
     *
     * @param out
     * @throws IOException
     */
    @Override
    public void write(DataOutput out) throws IOException {
        out.writeLong(id);
        out.writeUTF(desc);
    }

    /**
     * 反序列化方法
     *
     * @param in
     * @throws IOException
     */
    @Override
    public void readFields(DataInput in) throws IOException {
        this.id = in.readLong();
        this.desc = in.readUTF();
    }

    /**
     * @param o
     * @return
     */
    @Override
    public int compareTo(BeanDemo o) {
        //按照id倒序排
        //虽然this.id 比o.id 大  依然返回-1  认为小  由于排序规则谁大谁在后  所以就形成了倒序
        return this.id > o.id ? -1 : 1;
    }
}

这样得出的结果就以id倒序排序了。

MapReduce的分区

如果有一种需求，需要将结果根据规则分别写到不同的文件中去，那么我们就需要多个reduce来执行，既然需要多个reduce那么就需要多个分区，让每个reduce拉取属于自己分区的数据进行操作和输出

Mapreduce 中会将 map 输出的 kv 对，按照相同 key 分组，然后分发给不同的 reducetask。
默认的分发规则为：根据 key 的 hashcode%reducetask 数来分发；
所以：如果要按照我们自己的需求进行分组，则需要改写数据分发（分组）组件 Partitioner，自定义一个 CustomPartitioner 继承抽象类：Partitioner，然后在job 对象中，设置自定义 partitioner： job.setPartitionerClass(CustomPartitioner.class)。

案例：以 上一篇的简单案例 为基础，在此基础上实现：a开头的写到一个文件中，b开头的写到一个文件中，其他的写到另外一个文件中

首先编写Partitioner类：

public class WordPartitioner extends Partitioner<Text, IntWritable> {

    public static HashMap<String, Integer> map = new HashMap<String, Integer>();

    static {
        map.put("a", 0);
        map.put("b", 1);
    }

    @Override
    public int getPartition(Text key, IntWritable intWritable, int numPartitions) {
        //获取每个词的第一个字母 在 map中对应的数字
        Integer code = map.get(key.toString().substring(0, 1));
        if (code != null) {
            return code;
        }
        return 2;
    }
}

修改执行类，修改reduce个数和添加自定义分区组件：

public class WordCountRunner {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();

        //指定mr采用本地模式运行 本地测试用
        conf.set("mapreduce.framework.name", "local");

        //使用job构建本次mr程序
        Job job = Job.getInstance(conf);

        //指定本次mr程序运行的主类
        job.setJarByClass(WordCountRunner.class);

        //指定本次mr程序的mapper reducer
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);

        //指定本次mr程序map阶段的输出类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

        //指定本次mr程序reduce阶段的输出类型
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);

        //设置使用几个Reduce执行 要和下面的WordPartitioner内的分区数相同
        job.setNumReduceTasks(3);
        //设置自定义分区组件
        job.setPartitionerClass(WordPartitioner.class);

        //指定本次mr程序处理的数据目录 输出结果的目录
//        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("/wordcount/input"));
//        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/wordcount/output"));

        //本地测试用
        FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path("D:\\wordcount\\input"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("D:\\wordcount\\output"));//输出的文件夹不能提前创建 否则会报错

        //提交本次mr的job
        //job.submit();

        //提交任务 并且追踪打印job的执行情况
        boolean b = job.waitForCompletion(true);
        System.exit(b ? 0 : -1);
    }
}